Agent算法实习百度二面

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1.在使用MinerU解析PDF时，如果LaTeX解析不完整或错误，一般如何修复?
2.在记忆系统中，长期记忆应该保存多久?如何设计记忆的生命周期?
3.在记忆系统中，哪些记忆是重要的，哪些是不重要的?如何进行判断?
4.在使用记忆系统时，哪些记忆应该被召回使用，哪些不需要使用?
5.注入到模型中的记忆token长度应该如何设置?如何进行限制?
7.多Agent相关的技术有哪些?最近比较主流的框架或方法是什么?
8.什么是AgentScope?
9.在多Agent系统中，Skill是什么?
10.Skill的具体工作模式是什么?
12.什么是大模型的后训练(Post-training)?常见的方法有哪些?
13.全量微调和LoRA微调的优缺点分别是什么?
14.LoRA的可调参数有哪些?
15.DeepSeek-V3使用的强化学习方法是什么?
16.GRPO相比PPO、DPO的优势是什么?
17.什么是KL散度(KLDivergence)?
18.Transformer的自注意力机制是什么?
19.直接用大模型做分类，与使用embedding+MLP做分类有什么区别?
20.哪些大模型在工具编排(ToolCalling/ToolUse)方面能力比较强?
21.算法题:搜索二维矩阵(力扣240)